吴炬卓
- 作品数：18 被引量：96H指数：6
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信一般工业技术更多>>
- 基于小波系数Laplace模型的混合傅里叶-小波方法在去除电缆瓷套终端红外图像白噪声中的应用被引量：3
- 2016年
- 抑制图像噪声是电气设备红外诊断技术的前提。为有效抑制白噪声,本文提出一种用于电缆瓷套终端红外图像的改进混合傅里叶-小波去噪方法。该方法先在傅里叶域中采用维纳滤波器去噪,得到初步去噪后的红外图像;再针对初步去噪后的图像,在小波域中采用考虑小波系数尺度间相关性的拉普拉斯模型对小波系数建模,并在此基础上,运用最大后验概率估计估计出真实图像的小波系数,利用真实图像小波系数的估计值来重构信号,得到最后的去噪图像。数值试验表明,与传统的软阈值方法比较,运用该方法去噪后的图像具有更高的信噪比(SNR)和更小的最小均方误差(MSE)。
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- 关键词：图像去噪
- 一种基于能量百分比的电缆局部放电信号识别方法
- 本发明公开了一种基于能量百分比的电缆局部放电信号识别方法，包括以下步骤：获取已知来源的若干种局部放电信号；对已知来源的各个局部放电信号进行小波分解，得到最高分解尺度的近似系数和各个分解尺度的细节系数，并计算最高分解尺度的...
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- 文献传递
- 基于粒子群优化支持向量机的电缆温度计算被引量：8
- 2016年
- 导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构建基于支持向量机的电缆暂态导体温度的数学模型;为提高该模型计算的精度,避免盲目选取训练参数,引入粒子群算法对其惩罚因子C和核参数γ进行寻优.仿真与试验对比结果表明:基于粒子群优化的支持向量机模型(PSO-SVM模型)可以用于电缆暂态导体温度计算,且计算误差小于热路模型和BP神经网络;模型具有良好的泛化能力.
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- 关键词：电缆导体温度支持向量机粒子群优化暂态计算
- 基于小波自适应阈值的局部放电信号去噪方法
- 本发明公开了一种基于小波自适应阈值的局部放电信号去噪方法，包括以下步骤：S1、输入待去噪的局部放电信号；S2、对局部放电信号进行小波多尺度分解，得到各分解尺度的高频系数和最高分解尺度的低频系数；S3、采用non‐nega...
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- 基于BP神经网络的三芯电缆导体暂态温度计算方法
- 本发明公开了一种基于BP神经网络的三芯电缆导体暂态温度计算方法，包括以下步骤：1、训练样本选取；选取载流量数据，所述载流量数据包括：电缆导体电流、电缆外皮温度和电缆导体温度；2、网络训练；构建一个四层BP神经网络，采用粒...
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- 文献传递
- 中压电缆局部放电带电检测的白噪声抑制和放电类型识别方法研究
- 局部放电是造成电缆绝缘状况劣化的重要原因,同时也是绝缘状况劣化的重要表现形式,对电缆绝缘进行局部放电检测是发现电缆内部的绝缘缺陷,评估电缆绝缘状态的重要手段。在供电可靠性要求越来越高的情况下,局部放电在线检测成为目前研究...
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- 关键词：电缆局部放电自适应小波提升小波
- 文献传递
- 基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用被引量：9
- 2015年
- 抑制白噪声干扰是局部放电(Partial Discharge,PD)在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明:本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。
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- 关键词：局部放电小波去噪自适应阈值粒子群优化算法
- 基于改进混合傅里叶-小波的电缆终端红外图像降噪方法
- 本发明公开了一种改进混合傅里叶-小波的电缆瓷套式终端红外图像降噪方法，包括以下步骤：(1)输入待降噪的电缆瓷套式终端红外图像；(2)对每一个傅里叶系数估计出其功率谱密度；(3)对所得红外图像进行滤波处理，并进行傅里叶逆变...
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- 文献传递
- 一种基于提升小波变换的局部放电信号去噪方法
- 本发明一种基于提升小波变换的局部放电信号去噪方法，包括下述步骤:(1)输入待去噪的局部放电信号；(2)对局部放电信号进行提升小波分解处理，获得不同分解尺度的高频系数分量和最高尺度的低频系数分量；(3)采用基于小波熵的分层...
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- 文献传递
- 基于提升小波分解的小波熵在抑制局部放电白噪声干扰中的应用被引量：13
- 2014年
- 抑制白噪声干扰是局部放电在线检测中的关键技术。文中提出了一种基于小波熵的局部放电信号去除白噪声方法:先将信号进行提升小波分解;再对最高一层的低频系数和不同分解尺度上的高频系数进行阈值及量化处理;利用经过阈值处理过的最高一层的低频系数和各分解尺度的高频系数重构信号,去掉白噪声干扰。计算机仿真分析和现场数据处理表明,文中提出的提升小波熵分层软阈值去噪法可以有效地滤除局部放电信号中的白噪声,在抑制白噪声的性能和稳定性方面优于提升小波软阈值法。
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- 关键词：局部放电提升小波去噪处理
